conda create -n tensorflow_env python=3.7这将创建一个名为“tensorflow_env”的虚拟环境,并使用Python 3.7作为默认Python版本。您可以根据需要更改Python版本。 3. 激活虚拟环境 创建虚拟环境后,我们需要激活它才能使用它。要激活虚拟环境,请在终端中输入以下命令:
conda activate tensorflow_env这将激活名为“tensorflow_env”的虚拟环境。您可以在终端提示符前看到环境名称。 4. 安装TensorFlow 现在,我们可以使用conda命令来安装TensorFlow。在终端中输入以下命令:
conda install tensorflow这将安装最新版本的TensorFlow和其依赖项。如果您需要安装特定版本的TensorFlow,请在命令后面加上版本号,如下所示:
conda install tensorflow=2.0.05. 测试TensorFlow 安装完成后,我们可以测试TensorFlow是否正常工作。在终端中输入以下Python代码:
import tensorflow as tf print(tf.__version__)如果一切正常,您应该会看到TensorFlow的版本号输出在终端中。 6. 结论 在本文中,我们介绍了如何在Anaconda环境下安装TensorFlow。首先,我们创建了一个新的虚拟环境,然后激活它,并使用conda命令安装了TensorFlow。最后,我们测试了TensorFlow是否正常工作。希望这篇文章能够帮助您成功安装TensorFlow并开始使用它进行机器学习和深度学习任务。
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摘要:能够提供强大的包管理功能及虚拟环境,为开发提供便利。利用工具命令来进行和的管理,并且已经包含了和相关的配套工具。下载对应的进行安装即可。 TensorFlow作为深度学习的框架变得越来越流行了,TensorFlow刚出来的时候只支持MAC和Linux操作系统,在2016年发布的版本中才增加了windows支持,在windows上利用anaconda可以很方便的。 Anaconda能够...
摘要:大家都知道深度学习涉及到大量的模型算法,看着那些乱糟糟的公式符号,心中一定是。以最常用的环境为例。这里强烈推荐版本,因为深度学习动辄几小时几天几周的运行市场,加速会节省你很多时间甚至电费。常见错误找不到指定的模块。 区别于其他入门教程的手把手式,本文更强调因而非果。我之所以加上通用字样,是因为在你了解了这个开发环境之后,那些很low的错误你就不会犯了。 大家都知道深度学习涉及到大量的...
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